AIOps

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AIOps

AIOps는 인공지능을 사용하여 IT 운영 관리를 단순화하고 복잡한 최신 IT 환경에서 문제 해결을 가속화하고 자동화합니다.

AIOps란?

AIOps(Artificial intelligence for IT Operations)는 IT 운영을 향상시키기 위한 인공지능(AI) 애플리케이션입니다. 구체적으로, AIOps는 다음과 같은 작업을 수행하기 위해 빅데이터, 분석 및 머신 러닝 기능을 사용합니다.

  • 여러 IT 인프라 구성요소, 애플리케이션, 성능 모니터링 툴을 통해 생성되는 방대한 양의 작업 데이터를 수집하고 집계합니다.
  • 시스템 성능 및 가용성 문제와 관련된 중요한 이벤트 및 패턴을 식별하기 위해 '노이즈'에서 '신호'를 지능적으로 심층 조사합니다.
  • 근본 원인을 진단하고 신속한 대응 및 조치를 위해 IT 팀에 보고합니다. 또는 몇몇 경우에 사용자 개입 없이 자동으로 이러한 문제를 해결합니다.

여러 개의 개별 수동 IT 운영 툴을 하나의 지능적이며 자동화된 IT 운영 플랫폼으로 대체함으로써 AIOps를 통해 IT 운영팀은 훨씬 적은 노력으로 속도 저하 및 중단에 보다 신속하게 선도적으로 대응할 수 있습니다.

이 솔루션은 점점 더 다양하고, 동적이며, 모니터하기 어려운 IT 환경과 애플리케이션 성능 및 가용성이 거의 또는 전혀 중단되지 않아야 하다는 사용자의 기대 사이에 존재하는 격차를 해소합니다. 대부분의 전문가들은 AIOps를 IT 운영 관리의 미래로 간주합니다.

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AIOps가 필요한 이유

오늘날 대부분의 조직은 별도의 정적 물리적 시스템의 기존 인프라에서 지속적으로 확장 및 재구성되는 가상화 또는 소프트웨어 정의 리소스에서 실행되는 온프레미스, 관리형 클라우드, 프라이빗 클라우드 및 퍼브릭 클라우드 환경의 동적 혼합 인프라로 전환하고 있습니다.

이러한 환경에 놓인 애플리케이션 및 시스템은 지속적으로 증가하는 데이터의 쓰나미를 유발합니다. 실제로 Gartner는 평균적인 엔터프라이즈 IT 인프라가 매년 2~3배 더 많은 IT 운영 데이터를 생성한다고 추정하고 있습니다.

전통적인 도메인 기반의 IT 관리 솔루션은 이러한 볼륨을 따라갈 수 없습니다. 주변 데이터의 폭주로부터 중요한 이벤트를 지능적으로 분류할 수 없습니다. 서로 다른 여러 환경에 놓인 데이터를 연관시킬 수는 없습니다. 그리고 IT 운영팀이 사용자 및 고객 서비스 수준 기대치를 충족시킬 만큼 빠르게 문제에 대응할 수 있는 실시간 인사이트 및 예측 분석을 제공할 수 없습니다.

모든 환경에서 성능 데이터 및 종속성에 대한 가시성을 제공하고, 데이터를 분석하여 속도 저하 또는 중단과 관련된 중요한 이벤트를 추출하고 IT 직원에게 문제점, 근본 원인, 권장 솔루션을 자동으로 경고하는 AIOps를 이용해 보세요.

AIOps의 작동 방법은?

AIOps가 작동하는 방식을 이해하는 가장 쉬운 방법은 각 AIOps 구성요소 기술(빅데이터, 머신 러닝, 자동화)이 프로세스에서 수행하는 역할을 검토하는 것입니다.

AIOps는 빅데이터 플랫폼을 사용하여 사일로형 IT 운영 데이터를 한 곳에 통합합니다. 이 데이터에는 다음이 포함됩니다.

  • 히스토리 성능 및 이벤트 데이터
  • 실시간 운영 이벤트 스트리밍
  • 시스템 로그 및 메트릭
  • 패킷 데이터를 포함한 네트워크 데이터
  • 인시던트 관련 데이터 및 티켓팅
  • 관련 문서 기반 데이터

그런 다음 AIOps는 집중 분석 및 머신 러닝 기능을 적용합니다.

  • '노이즈'에서 중요한 이벤트 경보를 구분: AIOps는 규칙 애플리케이션 및 패턴 일치와 같은 분석 기능을 사용하여 IT 운영 데이터를 필터링하고 신호(중요한 비정상적 이벤트 경보)를 노이즈(다른 모든 것)로부터 분리합니다.
  • 근본 원인 파악 및 솔루션 제안: 산업별 또는 환경별 알고리즘을 사용하여, AIOps는 여러 환경에서 발생하는 비정상적인 이벤트를 다른 이벤트 데이터와 연관시켜 중단 또는 성능 문제의 원인을 정확히 규명하고 해결책을 제안할 수 있습니다.
  • 실시간 사전 해결을 포함한 대응 자동화: 최소한 AIOps는 경보 및 권장 솔루션을 적절한 IT팀에게 자동으로 전달하거나, 문제점의 특성 및 솔루션을 기반으로 대응책을 생성합니다. 많은 경우, 머신 러닝의 결과를 처리하여 사용자가 발생 사실을 인식하기 전에 실시간으로 문제를 해결하도록 자동 시스템 대응을 트리거합니다.
  • 지속적으로 학습하여 향후 문제점 처리 향상: 분석 결과를 기반으로 머신 러닝 기능은 알고리즘을 변경하거나 새 알고리즘을 생성하여 더 빨리 문제점을 식별하고 더 효과적인 솔루션을 권장할 수 있습니다. 또한 AI 모델은 DevOps 팀이 프로비저닝하거나 재구성하는 새로운 인프라와 같이 시스템이 환경의 변화에 대해 학습하고 적응하도록 지원합니다.

AIOps의 장점

AIOps의 중요한 장점은 IT 운영팀이 여러 IT 운영 툴에서 발생하는 경고를 통해 수동으로 조사할 때보다 속도 저하 및 가동 중단을 빠르게 식별, 처리 및 해결할 수 있다는 점입니다. 그 결과 다음과 같은 다양한 이점을 얻을 수 있습니다.

  • 더 신속한 평균 해결 시간(MTTR) 달성: IT 운영 노이즈를 줄이고 여러 IT 환경에 놓인 운영 데이터를 연관시킴으로써 AIOps는 근본적인 원인을 파악하고 사람이 하는 것보다 더 빠르고 정확하게 솔루션을 제안할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 이전에 생각할 수 없었던 MTTR 목표를 설정하고 달성할 수 있습니다. 예를 들어, 통신 공급자 Nextel Brazil은 AIOps를 사용하여 인시던트 대응 시간을 30분에서 5분 미만으로 줄일 수 있었습니다.
  • 사후가 아닌 선도적인 대응을 통해 예측 관리 가능: 학습을 멈추지 않기 때문에 AIOps는 더 위급한 상황과 관련이 있는 덜 위급한 경보나 신호를 잘 식별합니다. 그 결과, IT 팀은 속도 저하 또는 중단을 초래하기 전에 잠재적인 문제를 해결할 수 있는 예측 경보를 활용할 수 있습니다.
  • IT 운영 및 IT 운영팀의 현대화: 모든 환경의 다양한 경고로부터 급격한 영향을 받는 대신, AIOps 운영팀은 특정 서비스 레벨 임계값 또는 매개변수를 충족하는 경보만 수신하며 가능한 한 최상의 진단을 수행하고 가장 신속한 정정 조치를 취하는 데 필요한 모든 컨텍스트로 임무를 완료합니다. AIOps가 더 많이 학습하고 자동화할수록, 더 적은 노력으로 '경계를 더 높게 유지'할 수 있어 IT 운영팀은 전략적 가치가 더 높은 업무에 집중할 수 있습니다.

AIOps 사용 사례

IT 운영을 최적화하는 것 외에도, AIOps 가시성과 자동화를 통해 다른 중요한 비즈니스 및 IT 이니셔티브를 지원하고 촉진할 수 있습니다.

  • 디지털 전환: 디지털 전환은 AIOps가 해결하도록 설계된 IT 복잡성(예: 다중 환경, 가상화된 리소스, 동적 인프라)을 만듭니다. 올바른 AIOps 솔루션은 IT 운영 부담에 대한 걱정 없이 비즈니스의 전략 목표에 따라 변화할 수 있는 자유와 유연성을 더 많이 제공합니다.
  • 클라우드 채택/마이그레이션: 대부분의 조직에서 클라우드 채택은 한번에 이루어지는 것이 아니라 점진적으로 이루어 지므로 하이브리드 멀티클라우드 환경(프라이빗 클라우드, 퍼블릭 클라우드, 다양한 공급업체)에서 발생하는 여러 상호 종속성을 문서화하기에는 너무 빠르고 자주 변경될 수 있습니다. AIOps는 이러한 상호 종속성에 대한 명확한 그림을 제공함으로써 클라우드 마이그레이션하이브리드 클라우드 방식의 운영 위험을 크게 줄일 수 있습니다.
  • DevOps 채택: DevOps를 통해 개발팀은 더 많은 파워를 확보한 다음 인프라를 프로비저닝하고 재구성함으로써 개발 속도를 높일 수 있지만 IT 팀는 여전히 해당 인프라를 관리해야 합니다. AIOps는 추가적인 관리 노력 없이 DevOps를 지원하는 데 필요한 가시성과 자동화를 IT 팀에 제공합니다.

AIOps와 IBM Cloud

IBM Cloud는 여러 클라우드 아키텍처 및 기존 IT를 빌드하고 배치할 수 있습니다. IBM이 공급하는 AIOps를 통해 문제를 진단하고 신속히 사고를 해결할 수 있도록 모든 환경에서 중앙 집중화된 가시성을 제공함으로써 새로운 IT 운영 효율성을 실현할 수 있습니다.

IBM Cloud Pak for Watson AIOps는 머신 러닝 및 자연어 이해를 사용하여 운영 툴체인에서 정형화되고 비정형화된 데이터를 실시간으로 연관시킨 다음 숨겨진 인사이트를 파악하고 근본 원인을 더 빠르게 식별하도록 지원합니다. 여러 대시보드의 필요성을 제거하는 Watson AIOps는 사고 해결을 신속하게 하기 위해 팀 워크플로우에 인사이트와 권장 조치를 직접 제공합니다.

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